Los incendios forestales ya no son algo que pasa de vez en cuando. Ahora, cada año, miles de hectáreas se pierden en todo el mundo en consecuencia de un clima extremo. Y aunque sabemos que las sequías, el calor y el viento son factores clave, la realidad es que predecir con precisión dónde y cuándo ocurrirá un incendio sigue siendo un reto enorme.
En medio de este panorama, un grupo de investigadores de la universidad de Tel Aviv presentó una alternativa interesante: un método basado en inteligencia artificial capaz de anticipar con mucho más acierto el riesgo de incendios forestales en distintas partes del planeta. ¿Lo interesante? Se adapta a las condiciones específicas de cada país en lugar de aplicar una fórmula universal que pocas veces encaja en todos los escenarios.
Hasta ahora, los países más expuestos al fuego, como Australia, Canadá o Estados Unidos, han usado índices que calculan el riesgo con base en temperatura, humedad, viento y otros factores. Funcionan relativamente bien en esas regiones, pero cuando se aplican en lugares con climas, vegetación o prácticas agrícolas diferentes, pierden efectividad.
Lo que hicieron los investigadores fue poner a prueba tres de esos índices en 160 países distintos. Encontraron que el modelo canadiense tenía buenos resultados, con un promedio de acierto de alrededor del 70%. A partir de ahí, dieron el siguiente paso: ajustar el modelo con un “algoritmo genético” que toma en cuenta particularidades locales, como lluvias, vegetación, uso del suelo e historial de incendios. Con esa calibración, la precisión subió al 80%.
Pero la parte más innovadora llegó después. Usando inteligencia artificial, construyeron un modelo específico para cada país, como si armaran un traje a la medida. El resultado fue una precisión del 86% en la predicción de incendios. Es decir, ocho de cada diez veces la alerta coincide con la realidad. En temas de prevención, esa diferencia puede salvar ecosistemas enteros.
Lo interesante de este método es que no se queda en números complicados. La IA organiza la información en algo parecido a un árbol de decisiones, que se puede interpretar de manera sencilla por autoridades y brigadistas. En pocas palabras: si se cumplen ciertas condiciones de clima y vegetación, el modelo indica con claridad el nivel de riesgo.
¿Por qué importa esto?
Detectar con anticipación los lugares más vulnerables permite movilizar recursos de forma estratégica como enviar brigadas a tiempo, reforzar la vigilancia, proteger comunidades cercanas y, en algunos casos, incluso evitar que el fuego comience.
Obviamente, no todo está resuelto. El método depende de contar con datos confiables: registros climáticos, mapas de vegetación, historial de incendios. Si la información es escasa o poco precisa, el modelo pierde fuerza. Además, el cambio climático acelera fenómenos que antes eran raros y que hoy son cada vez más frecuentes, lo que obliga a actualizar constantemente los algoritmos.
Aun así, la propuesta abre una ventana de esperanza. Países como México, donde cada año se pierden miles de hectáreas de selva y bosque, podrían beneficiarse de un sistema adaptado a cada región.
